2019#2 G検定勉強方法 (非機械学習エンジニア向け)

2019年第2回目のG検定(JDLA Deep Learning for GENERAL 2019#2)に合格したので勉強方法や所感をまとめます。


ごりごりの機械学習エンジニアの方には参考にならないかもしれませんが、

 - AIに関する体系的な知識を得たい方(エンジニアや営業、コンサルの方？)
 - AI関係のビジネスをやっていきたい方(経営者メインですかね)

には多少参考になるのではないかと思うので、今後受験する際の参考になれば幸いです。
なお、2019年の話なので、未来永劫参考になるかはわかりません。ご了承ください。


## G検定の概要
  一般社団法人日本ディープラーニング協会 (http://www.jdla.org) が実施している資格試験です

 - 目的：ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材（ジェネラリスト）の育成を目指す
 - 日時：2019/07/06 13:00 ~15:00 (120min)
 - 出題量：225問
 - 受験料:一般 12,960円 (税込) 学生 5,400円 (税込)
 - 出題範囲: AI全般の動向・基本的な技術要素(より詳細なシラバスは[公式ページ](https://www.jdla.org/business/certificate/)参照)

## 受験したきっかけ
 - 社内でAI開発プラットフォームのソフトウェア開発に携わっているけれど、機械学習エンジニアではないので説明する時にどうにも胡散臭い説明しかできないという課題感を持っていた
 - G検定受けたらAIに関する体系的な知識が身につくのでは？と考えた
 - 最低限G検定に合格するレベルの知識を持っている人が説明しているんだ、となると対外的にも安心していただけそう
 - 2018年度に社外の先輩方(プリセールス職の方やコンサル系)も取得していた
 - 受験料1万円ちょいか、受けてみよう

## 勉強スタート時点のレベル
 - 現在のAI(人工知能)ブームは実は3度目なこと、明確な定義はないのは知ってる
 - 教師あり学習/教師なし学習/強化学習などの言葉は知っているが、それぞれでどんな手法を用いるのか詳しくは知らない。線形回帰、SVM、ニューラルネットワーク等色々あるのは知っているが難解な数式はわからない(偏微分は解けます程度の数学力)
 - 法律や政策動向などは意識して読んだことがなく全くワカラナイ

## やったこと

### 概要

 - 総勉強時間は10時間強
 - 参考図書
    - [G検定公式テキスト](https://www.amazon.co.jp/dp/4798157554/)
    - [人工知能は人間を超えるか](https://www.amazon.co.jp/dp/4040800206/)
    - [深層学習](https://www.amazon.co.jp/dp/4061529021/)
    - [AI白書2019](https://www.amazon.co.jp/dp/4049110148/)
 - 参考サイト
    - [模擬テスト](http://study-ai.com/generalist/)
    - 過去の受験者のブログやQiitaの記事
        - 受験者の背景(大きく分けると機械学習エンジニアなのか否か)によってずいぶん参考書の読み方や勉強の仕方が違う印象を受けたので自分がどちらの志向かによって参考にするサイトを選ぶのがよいかと思いました。

### 2~1週間前

 - 『G検定公式テキスト』を一通り読む@通勤電車：20min * 5day
    - 内容的にはふわっと知っていたことが多かったのでこれは余裕なのでは？と錯覚する。
 - 『人工知能は人間を超えるか』を一通り読む@通勤電車：20min * 5day
    - こちらは読み物としても興味深かったです。今は3度目のAIブームであり、ブームの前には長い冬の時代があったことは知っていましたが、この本を読んで不遇の時代にも研究を続けてきてくださった先人がいるからこその今があること、ストーリー性が感じられて、もうちょっとAI界隈の世界について深く知りたいな、という気持ちが高まりました。

### 1週間前~前日

 - 休日に『深層学習』を一通り読む。数式全然わからんっとなり危機感を抱く：4h
    - 上述の松尾先生の本を読んで気持ちが高まったところに読み込んだところ、見事にわからない数式と日本語の専門用語のオンパレードでハートが打ち砕かれた気持ちになりました。数式慣れている方や実際に実装してみると面白いのかも。
 - 模擬テストの存在を認知し解く日々がはじまる。全然解けなくて絶望する：30min * 5day
    - 一巡目はわからない問題も多かったのですが、そこが理解が足りていない部分なので公式テキストや青本で該当する部分を参照し、問題を解きながら理解を深めました。実際この模擬テストを受けたからこそ合格できた気がしています。

### 前日~当日
 
 - 全500ページ、厚さ5cmはあるであろう『AI白書2019』をまったく読んでいなかったことに向き合い始め、「G検定 頻出問題」などとググりながら頻出分野の部分のページ(合計10ページ程度)のみ読み込む。


## 受験した所感
 - 試験は最初の数十問が法律や時事問題系でだいぶ苦しみました。
 - 過去問と同じ問題も多く出ていたのでそこは瞬殺し、なんとか制限時間内から10分の猶予を残して全問回答。しかし前半部分の自信がなさすぎて10分の見直し時間では全然足りませんでした。
 - 自信がない問題にはチェックをして後で見返すことができるので、確実に点を取るならわからないところは飛ばして確実にわかるところを回答し20~30分くらいの見直し時間が欲しいところかと思います。
 - 受験から5日ほどたった日に合格通知の連絡がきました。え、あれで合格出してよいのか？という気持ちでしたが、ある程度は勉強して受験したので受かって一安心しました。
 - 無勉強ではさすがに回答時間に対する問題数が多いので厳しいかな、という印象を受けました。
 - 今回の受験を通して、AI/人工知能に関する網羅的な学習をするよい機会になりました。個人的にはDeep Learningに関して理解不足の点が多かったので今後にも多少は生かせるのではないかなと思います。
 - ただし、G検定に合格しただけでは不安の残る結果となりました。変化がめまぐるしい世界なので胡坐をかかず、今後も動向をチェックしていく必要があるなという感じです。動向をチェックするための基本的な知識を得ることができたのかな、と思える程度というのが今回のG検定合格後の正直な実感としてあります。

## 余談
AI白書2019については受験後の今読んでいるのですが、A4 500ページはなかなか厚く、これみなさん読むのつらくないですか？という気持ちになっています。たしかにAIに関する政策動向や法律、企業の実態なども含めて網羅性はありそうですが教科書ではなく図解？的な立ち位置で、気になる部分があった時に参照する分には便利かもと思いました。
(私個人のやる気の問題か、とても全ページを読む気が起きないので章ごとの解説動画作ったら面白そうとも思いました。)

## おわりに
以上、G検定の合格をいただいたので備忘録としてやったことをまとめてみました。ごりごりの機械学習エンジニアには参考にならないかもしれませんが、今後受験する方の参考になれば幸いです。